数据挖掘实验报告(一)
数据挖掘实验报告1

实验一 ID3算法实现一、实验目的通过编程实现决策树算法,信息增益的计算、数据子集划分、决策树的构建过程。
加深对相关算法的理解过程。
实验类型:验证计划课间:4学时二、实验内容1、分析决策树算法的实现流程;2、分析信息增益的计算、数据子集划分、决策树的构建过程;3、根据算法描述编程实现算法,调试运行;4、对所给数据集进行验算,得到分析结果。
三、实验方法算法描述:以代表训练样本的单个结点开始建树;若样本都在同一个类,则该结点成为树叶,并用该类标记;否则,算法使用信息增益作为启发信息,选择能够最好地将样本分类的属性;对测试属性的每个已知值,创建一个分支,并据此划分样本;算法使用同样的过程,递归形成每个划分上的样本决策树递归划分步骤,当下列条件之一成立时停止:给定结点的所有样本属于同一类;没有剩余属性可以进一步划分样本,在此情况下,采用多数表决进行四、实验步骤1、算法实现过程中需要使用的数据结构描述:Struct{int Attrib_Col; // 当前节点对应属性int Value; // 对应边值Tree_Node* Left_Node; // 子树Tree_Node* Right_Node // 同层其他节点Boolean IsLeaf; // 是否叶子节点int ClassNo; // 对应分类标号}Tree_Node;2、整体算法流程主程序:InputData();T=Build_ID3(Data,Record_No, Num_Attrib);OutputRule(T);释放内存;3、相关子函数:3.1、 InputData(){输入属性集大小Num_Attrib;输入样本数Num_Record;分配内存Data[Num_Record][Num_Attrib];输入样本数据Data[Num_Record][Num_Attrib];获取类别数C(从最后一列中得到);}3.2、Build_ID3(Data,Record_No, Num_Attrib){Int Class_Distribute[C];If (Record_No==0) { return Null }N=new tree_node();计算Data中各类的分布情况存入Class_Distribute Temp_Num_Attrib=0;For (i=0;i<Num_Attrib;i++)If (Data[0][i]>=0) Temp_Num_Attrib++;If Temp_Num_Attrib==0{N->ClassNo=最多的类;N->IsLeaf=TRUE;N->Left_Node=NULL;N->Right_Node=NULL;Return N;}If Class_Distribute中仅一类的分布大于0{N->ClassNo=该类;N->IsLeaf=TRUE;N->Left_Node=NULL;N->Right_Node=NULL;Return N;}InforGain=0;CurrentCol=-1;For i=0;i<Num_Attrib-1;i++){TempGain=Compute_InforGain(Data,Record_No,I,Num_Attrib); If (InforGain<TempGain){ InforGain=TempGain; CurrentCol=I;}}N->Attrib_Col=CurrentCol;//记录CurrentCol所对应的不同值放入DiferentValue[];I=0;Value_No=-1;While i<Record_No {Flag=false;For (k=0;k<Value_No;k++)if (DiferentValu[k]=Data[i][CurrentCol]) flag=true;if (flag==false){Value_No++;DiferentValue[Value_No]=Data[i][CurrentCol] } I++;}SubData=以Data大小申请内存空间;For (i=0;i<Value_No;i++){k=-1;for (j=0;j<Record_No-1;j++)if (Data[j][CurrentCol]==DiferentValu[i]){k=k++;For(int i1=0;i1<Num_Attrib;i1++)If (i1<>CurrentCol)SubData[k][i1]=Data[j][i1];Else SubData[k][i1]=-1;}N->Attrib_Col=CurrentCol;N->Value=DiferentValu[i];N->Isleaf=false;N->ClassNo=0;N->Left_Node=Build_ID3(SubData,k+1, Num_Attrib);N->Right_Node=new Tree_Node;N=N->Right_Node;}}3.3、计算信息增益Compute_InforGain(Data,Record_No, Col_No, Num_Attrib) {Int DifferentValue[MaxDifferentValue];Int Total_DifferentValue;Int s[ClassNo][MaxDifferentValue];s=0;// 数组清0;Total_DifferentValue=-1;For (i=0;i<Record_No;i++){J=GetPosition(DifferentValue,Total_DifferentValue,Data[i][Col_no]);If (j<0) {Total_DifferentValue++;DifferentValue[Total_DifferentValue]=Data[i][Col_no];J=Total_DifferentValue;}S[Data[i][Num_Attrib-1]][j]++;}Total_I=0;For (i=0;i<ClassNo;i++){Sum=0;For(j=0;j<Record_No;j++) if Data[j][Num_Attrib-1]==i sum++; Total_I=Compute_PI(Sum/Record_No);}EA=0;For (i=0;i<Total_DifferentValue;i++);{ temp=0;sj=0; //sj是数据子集中属于类j的样本个数;For (j=0;j<ClassNO;j++)sj+=s[j][i];For (j=0;j<ClassNO;j++)EA+=sj/Record_No*Compute_PI(s[j][i]/sj);}Return total_I-EA;}3.4、得到某数字在数组中的位置GetPosition(Data, DataSize,Value){For (i=0;i<DataSize;i++) if (Data[i]=value) return I;Return -1;}3.5、计算Pi*LogPiFloat Compute_PI(float pi){If pi<=0 then return 0;If pi>=1 then return 0;Return 0-pi*log2(pi);}五、实验报告要求1、用C语言实现上述相关算法(可选择利用matlab函数实现)2、实验操作步骤和实验结果,实验中出现的问题和解决方法。
数据挖掘实验报告-实验1-Weka基础操作

数据挖掘实验报告-实验1-W e k a基础操作学生实验报告学院:信息管理学院课程名称:数据挖掘教学班级: B01姓名:学号:实验报告课程名称数据挖掘教学班级B01 指导老师学号姓名行政班级实验项目实验一: Weka的基本操作组员名单独立完成实验类型■操作性实验□验证性实验□综合性实验实验地点H535 实验日期2016.09.281. 实验目的和要求:(1)Explorer界面的各项功能;注意不能与课件上的截图相同,可采用打开不同的数据文件以示区别。
(2)Weka的两种数据表格编辑文件方式下的功能介绍;①Explorer-Preprocess-edit,弹出Viewer对话框;②Weka GUI选择器窗口-Tools | ArffViewer,打开ARFF-Viewer窗口。
(3)ARFF文件组成。
2.实验过程(记录实验步骤、分析实验结果)2.1 Explorer界面的各项功能2.1.1 初始界面示意其中:explorer选项是数据挖掘梳理数据最常用界面,也是使用weka最简单的方法。
Experimenter:实验者选项,提供不同数值的比较,发现其中规律。
KnowledgeFlow:知识流,其中包含处理大型数据的方法,初学者应用较少。
Simple CLI :命令行窗口,有点像cmd 格式,非图形界面。
2.1.2 进入Explorer 界面功能介绍(1)任务面板Preprocess(数据预处理):选择和修改要处理的数据。
Classify(分类):训练和测试分类或回归模型。
Cluster(聚类):从数据中聚类。
聚类分析时用的较多。
Associate(关联分析):从数据中学习关联规则。
Select Attributes(选择属性):选择数据中最相关的属性。
Visualize(可视化):查看数据的二维散布图。
(2)常用按钮Openfile:打开文件Open URL:打开URL格式文件Open DB:打开数据库文件Generate:数据生成Undo:撤销操作Edit:编辑数据Save:保存数据文件,可实现文件格式的转换,比如csv 格式文件向ARFF格式文件转换等等。
数据挖掘实验报告

数据挖掘实验报告一、引言。
数据挖掘作为一种从大量数据中发现隐藏模式和信息的技术,已经被广泛应用于各个领域。
本实验旨在通过对给定数据集的分析和挖掘,探索其中潜在的规律和价值信息,为实际问题的决策提供支持和参考。
二、数据集描述。
本次实验使用的数据集包含了某电商平台上用户的购物记录,其中包括了用户的基本信息、购买商品的种类和数量、购买时间等多个维度的数据。
数据集共包括了10000条记录,涵盖了近一年的购物数据。
三、数据预处理。
在进行数据挖掘之前,我们首先对数据进行了预处理。
具体包括了数据清洗、缺失值处理、异常值处理等步骤。
通过对数据的清洗和处理,保证了后续挖掘分析的准确性和可靠性。
四、数据分析与挖掘。
1. 用户购买行为分析。
我们首先对用户的购买行为进行了分析,包括了用户购买的商品种类偏好、购买频次、购买金额分布等。
通过对用户购买行为的分析,我们发现了用户的购买偏好和消费习惯,为电商平台的商品推荐和营销策略提供了参考。
2. 商品关联规则挖掘。
通过关联规则挖掘,我们发现了一些商品之间的潜在关联关系。
例如,购买商品A的用户80%也会购买商品B,这为商品的搭配推荐和促销活动提供了依据。
3. 用户价值分析。
基于用户的购买金额、购买频次等指标,我们对用户的价值进行了分析和挖掘。
通过对用户价值的评估,可以针对不同价值的用户采取个性化的营销策略,提高用户忠诚度和购买转化率。
五、实验结果。
通过对数据的分析和挖掘,我们得到了一些有价值的实验结果和结论。
例如,发现了用户的购买偏好和消费习惯,发现了商品之间的关联规则,发现了用户的不同价值等。
这些结论为电商平台的运营和管理提供了一定的参考和决策支持。
六、结论与展望。
通过本次实验,我们对数据挖掘技术有了更深入的理解和应用。
同时,也发现了一些问题和不足,例如数据质量对挖掘结果的影响,挖掘算法的选择和优化等。
未来,我们将继续深入研究数据挖掘技术,不断提升数据挖掘的准确性和效率,为更多实际问题的决策提供更有力的支持。
数据挖掘实验报告-数据预处理

数据挖掘实验报告(一)数据预处理姓名:李圣杰班级:计算机1304学号:1311610602一、实验目的1.学习均值平滑,中值平滑,边界值平滑的基本原理2.掌握链表的使用方法3.掌握文件读取的方法二、实验设备PC一台,dev-c++5.11三、实验内容数据平滑假定用于分析的数据包含属性age。
数据元组中age的值如下(按递增序):13, 15, 16, 16, 19, 20, 20, 21, 22, 22, 25, 25, 25, 25, 30, 33, 33, 35, 35, 35, 35, 36, 40, 45, 46, 52, 70。
使用你所熟悉的程序设计语言进行编程,实现如下功能(要求程序具有通用性):(a) 使用按箱平均值平滑法对以上数据进行平滑,箱的深度为3。
(b) 使用按箱中值平滑法对以上数据进行平滑,箱的深度为3。
(c) 使用按箱边界值平滑法对以上数据进行平滑,箱的深度为3。
四、实验原理使用c语言,对数据文件进行读取,存入带头节点的指针链表中,同时计数,均值求三个数的平均值,中值求中间的一个数的值,边界值将中间的数转换为离边界较近的边界值五、实验步骤代码#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <math.h>#define DEEP 3#define DATAFILE "data.txt" #define VPT 10//定义结构体typedef struct chain{int num;struct chain *next;}* data;//定义全局变量data head,p,q;FILE *fp;int num,sum,count=0;int i,j;int *box;void mean();void medain();void boundary();int main (){//定义头指针head=(data)malloc(sizeof(struct chain));head->next=NULL;/*打开文件*/fp=fopen(DATAFILE,"r");if(!fp)exit(0);p=head;while(!feof(fp)){q=(data)malloc(sizeof(structchain));q->next=NULL;fscanf(fp,"%d",&q->num); /*读一个数据*/p->next=q;p=q;count++;}/* 关闭文件 */fclose(fp);//输出printf("源数据为:\n");printf("共%d箱%d个数据\n",count/DEEP,count);p=head->next;count=1;num=1;while(p!=NULL){if(count==1)printf("箱%d:",num);if(count==DEEP){printf("%d\n",p->num);num++;count=1;}else{printf("%d ",p->num);count++;}p=p->next;}mean();medain();boundary();scanf("%d",&i);return 0;}//均值void mean(){printf("均值平滑后为:");box=(int*)malloc(sizeof(int)*num);p=head->next;count=1;num=0;sum=0;while(p!=NULL){if(count==DEEP){count=1;sum=sum+p->num;box[num]=sum/DEEP;sum=0;num++;}else{sum=sum+p->num;count++;}p=p->next;}for (i=0;i<num;i++){printf("\n箱%d:",i+1);for (j=0;j<DEEP;j++)printf("%d ",box[i]);}p=head->next;printf("\n离群值为:");while(p!=NULL){for(i=0;i<num;i++){for (j=0;j<DEEP;j++){if(abs(p->num-box[i])>(int)VPT) {printf("\n箱%d:",i+1);printf("%d ",p->num);}p=p->next;}}}}//中值void medain(){printf("\n中值平滑后为:");p=head->next;count=1;num=0;int mid;while(p!=NULL){if(count==DEEP){box[num]=sum;count=1;num++;}else {if(count==DEEP/2||count==DEEP/2+1 )if(DEEP%2){if(count==DEEP/2+1)sum=p->num;}else{if(count==DEEP/2+1)sum=(p->num+mid)/2;elsemid=p->num;}count++;}p=p->next;}for (i=0;i<num;i++){printf("\n箱%d:",i+1);for (j=0;j<DEEP;j++)printf("%d ",box[i]);}}//边界值void boundary(){printf("\n边界值平滑后为:\n");p=head->next;count=1;box=(int*)malloc(sizeof(int)*num*2);num=0;while(p!=NULL){if(count==DEEP){box[2*num+1]=p->num;count=1;num++;}else{if(count==1) {box[2*num]=p->num;}count++;}p=p->next;}p=head->next;count=1;num=0;while(p!=NULL){if(count==1)printf("箱%d:",num);if((p->num-box[2*num])>(box[2*num +1]-p->num)){printf("%d",box[2*num+1]);}elseprintf("%d ",box[2*num]);if(count==DEEP){printf("\n");count=0;num++;}count++;p=p->next;}}实验数据文件:data.txt用空格分开13 15 16 16 19 20 20 21 22 22 25 25 25 25 30 33 33 35 35 35 35 36 40 45 46 52 70六、结果截图。
数据挖掘实验报告结论(3篇)
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第1篇一、实验概述本次数据挖掘实验以Apriori算法为核心,通过对GutenBerg和DBLP两个数据集进行关联规则挖掘,旨在探讨数据挖掘技术在知识发现中的应用。
实验过程中,我们遵循数据挖掘的一般流程,包括数据预处理、关联规则挖掘、结果分析和可视化等步骤。
二、实验结果分析1. 数据预处理在实验开始之前,我们对GutenBerg和DBLP数据集进行了预处理,包括数据清洗、数据集成和数据变换等。
通过对数据集的分析,我们发现了以下问题:(1)数据缺失:部分数据集存在缺失值,需要通过插补或删除缺失数据的方法进行处理。
(2)数据不一致:数据集中存在不同格式的数据,需要进行统一处理。
(3)数据噪声:数据集中存在一些异常值,需要通过滤波或聚类等方法进行处理。
2. 关联规则挖掘在数据预处理完成后,我们使用Apriori算法对数据集进行关联规则挖掘。
实验中,我们设置了不同的最小支持度和最小置信度阈值,以挖掘出不同粒度的关联规则。
以下是实验结果分析:(1)GutenBerg数据集在GutenBerg数据集中,我们以句子为篮子粒度,挖掘了林肯演讲集的关联规则。
通过分析挖掘结果,我们发现:- 单词“the”和“of”在句子中频繁出现,表明这两个词在林肯演讲中具有较高的出现频率。
- “and”和“to”等连接词也具有较高的出现频率,说明林肯演讲中句子结构较为复杂。
- 部分单词组合具有较高的置信度,如“war”和“soldier”,表明在林肯演讲中提到“war”时,很可能同时提到“soldier”。
(2)DBLP数据集在DBLP数据集中,我们以作者为单位,挖掘了作者之间的合作关系。
实验结果表明:- 部分作者之间存在较强的合作关系,如同一研究领域内的作者。
- 部分作者在多个研究领域均有合作关系,表明他们在不同领域具有一定的学术影响力。
3. 结果分析和可视化为了更好地展示实验结果,我们对挖掘出的关联规则进行了可视化处理。
通过可视化,我们可以直观地看出以下信息:(1)频繁项集的分布情况:通过柱状图展示频繁项集的分布情况,便于分析不同项集的出现频率。
数据挖掘实验报告

数据挖掘实验报告数据挖掘是一门涉及发现、提取和分析大量数据的技术和过程,它可以揭示出隐藏在数据背后的模式、关系和趋势,对决策和预测具有重要的价值。
本文将介绍我在数据挖掘实验中的一些主要收获和心得体会。
实验一:数据预处理在数据挖掘的整个过程中,最重要的一环就是数据预处理。
数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等步骤,目的是为了提高数据的质量和可用性。
首先,我对所使用的数据集进行了初步的观察和探索。
发现数据集中存在着一些缺失值和异常值。
为此,我使用了一些常见的缺失值处理方法,如均值替代、中值替代和删除等。
对于异常值,我采用了离群值检测和修正等方法,使得数据在后续的分析过程中更加真实可信。
其次,我进行了数据集成的工作。
数据集合并是为了整合多个来源的数据,从而得到更全面和综合的信息。
在这个过程中,我需要考虑数据的一致性和冗余情况。
通过采用数据压缩和去重等技术,我成功地完成了数据集成的工作。
接着,我进行了数据转换的处理。
数据转换是为了将原始的数据转换成适合数据挖掘算法处理的形式。
在这个实验中,我采用了数据标准化和归一化等方法,使得不同属性之间具备了可比性和可计算性,从而便于后续的分析过程。
最后,我进行了数据规约的操作。
数据规约的目的在于减少数据的维数和复杂度,以提高数据挖掘的效果。
在这个阶段,我采用了主成分分析和属性筛选等方法,通过压缩数据集的维度和减少冗余属性,成功地简化了数据结构,提高了挖掘效率。
实验二:关联规则挖掘关联规则挖掘是数据挖掘中常用的一种方法,它用于发现数据集中项集之间的关联关系。
在这个实验中,我使用了Apriori算法来进行关联规则的挖掘。
首先,我对数据进行了预处理,包括数据清洗和转换。
然后,我选择了适当的最小支持度和最小置信度阈值,通过对数据集的扫描和频繁项集生成,找出了数据集中的频繁项集。
接着,我使用了关联规则挖掘算法,从频繁项集中挖掘出了具有一定置信度的关联规则。
在实验过程中,我发现挖掘出的关联规则具有一定的实用性和可行性。
数据挖掘实验报告-数据预处理
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数据挖掘实验报告-数据预处理数据挖掘实验报告数据预处理一、实验目的本次实验的主要目的是深入了解和掌握数据预处理在数据挖掘过程中的重要性及相关技术,通过对实际数据集的处理,提高数据质量,为后续的数据挖掘和分析工作奠定良好的基础。
二、实验背景在当今数字化时代,数据的规模和复杂性不断增加,而原始数据往往存在着各种问题,如缺失值、噪声、异常值、不一致性等。
这些问题如果不加以处理,将会严重影响数据挖掘算法的性能和结果的准确性。
因此,数据预处理成为了数据挖掘过程中不可或缺的重要环节。
三、实验数据集本次实验使用了一个名为“销售数据”的数据集,该数据集包含了某公司在过去一年中不同产品的销售记录,包括产品名称、销售日期、销售数量、销售价格、客户信息等字段。
四、数据预处理技术(一)数据清洗1、处理缺失值首先,对数据集中的缺失值进行了识别和分析。
通过观察发现,“客户信息”字段存在部分缺失。
对于这些缺失值,采用了两种处理方法:一是如果缺失比例较小(小于5%),直接删除含有缺失值的记录;二是如果缺失比例较大,采用均值填充的方法进行补充。
2、处理噪声数据数据中的噪声通常表现为数据中的错误或异常值。
通过对销售数量和销售价格的观察,发现了一些明显不合理的数值,如销售数量为负数或销售价格过高或过低的情况。
对于这些噪声数据,采用了基于统计的方法进行识别和处理,将超出合理范围的数据视为噪声并进行删除。
(二)数据集成由于原始数据集可能来自多个数据源,存在着重复和不一致的问题。
在本次实验中,对“销售数据”进行了集成处理,通过对关键字段(如产品名称、销售日期)的比较和合并,消除了重复的记录,并确保了数据的一致性。
(三)数据变换1、数据标准化为了消除不同字段之间量纲的影响,对销售数量和销售价格进行了标准化处理,使其具有可比性。
2、数据离散化对于连续型的数据字段,如销售价格,采用了等宽离散化的方法将其转换为离散型数据,以便于后续的数据挖掘算法处理。
数据挖掘实验报告
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数据挖掘实验报告近年来,数据挖掘技术在各个领域得到了广泛的应用和发展。
作为一种从大量数据中自动或半自动地获取信息的技术手段,数据挖掘已经成为了解决复杂问题的重要工具。
本文就进行的一次数据挖掘实验进行介绍。
一、实验介绍本次实验使用的数据集是某电商平台的用户购买记录。
数据集中主要记录了用户的购买行为,包括商品名称、价格、购买时间、购买数量等。
本次实验旨在对用户购买行为进行分析,以发现用户的消费特点和购物习惯。
二、数据预处理在进行数据挖掘前,首先需要对原始数据进行处理。
本次实验对数据进行了以下处理:1. 数据清洗:去掉重复记录、缺失数据和异常值。
2. 数据转换:将数据转化为适合挖掘的形式,即去除无关数据和重要性较低的数据,并将数据标准化。
3. 数据集成:将多个数据源中的数据集成到一起,以便进行挖掘。
三、数据分析在进行数据分析时,首先需要选择适合的算法对数据进行分析。
本次实验使用了关联规则分析算法和聚类分析算法。
这两个算法对数据进行分析后,可以提取出不同方面的数据,以发现用户的消费特点和购物习惯。
1. 关联规则分析关联规则分析算法是一种从大规模数据中发现如果一个事件出现,另一个事件也经常出现的规则的方法。
本次实验中,通过关联规则分析找出购买某一件商品时,可能会购买的其他商品。
通过分析不同商品之间的关联,可以发现用户的消费行为和购物习惯。
2. 聚类分析聚类分析算法是一种将数据集划分为多个类别的方法,使得每个类别内数据的相似度高于类别间的相似度。
本次实验中,通过聚类分析将用户划分为不同的群组,以进一步发现用户的消费特点和购物习惯。
四、实验结论基于本次实验的数据挖掘分析,得到了以下结论:1. 用户的消费行为和购物习惯对其购买行为有重要影响,需通过分析消费行为和购物习惯来预测和推荐用户购买商品。
2. 不同商品之间具有一定的关联性,可以通过对商品之间的关联进行分析,来推广和营销相关商品。
3. 用户的购买行为和个人特性的关联值得深入研究,可以提供更加个性化的商品推荐服务。
数据挖掘实验报告(参考)
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时间序列的模型法和数据挖掘两种方法比较分析研究实验目的:通过实验能对时间序列的模型法和数据挖掘两种方法的原理和优缺点有更清楚的认识和比较.实验内容:选用1952-2006年的中国GDP,分别对之用自回归移动平均模型(ARIMA) 和时序模型的数据挖掘方法进行分析和预测,并对两种方法的趋势和预测结果进行比较并给出解释.实验数据:本文研究选用1952-2006年的中国GDP,其资料如下日期国内生产总值(亿元)日期国内生产总值(亿元) 2006-12-312094071997-12-3174772 2005-12-311830851996-12-312004-12-311365151995-12-312003-12-311994-12-312002-12-311993-12-312001-12-311992-12-312000-12-31894041991-12-311999-12-31820541990-12-311998-12-31795531989-12-311988-12-311969-12-311987-12-311968-12-311986-12-311967-12-311985-12-311966-12-311868 1984-12-3171711965-12-311983-12-311964-12-311454 1982-12-311963-12-311981-12-311962-12-311980-12-311961-12-311220 1979-12-311960-12-311457 1978-12-311959-12-311439 1977-12-311958-12-311307 1976-12-311957-12-311068 1975-12-311956-12-311028 1974-12-311955-12-31910 1973-12-311954-12-31859 1972-12-311953-12-31824 1971-12-311952-12-31679 1970-12-31表一国内生产总值(GDP)是指一个国家或地区所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果。
数据挖掘 实验报告

数据挖掘实验报告数据挖掘实验报告引言:数据挖掘是一门涉及从大量数据中提取有用信息的技术和方法。
在当今信息爆炸的时代,数据挖掘在各个领域中扮演着重要的角色。
本实验旨在通过应用数据挖掘技术,探索数据中的隐藏模式和规律,以提高决策和预测的准确性。
一、数据收集与预处理在数据挖掘的过程中,数据的质量和完整性对结果的影响至关重要。
在本次实验中,我们选择了某电商平台的销售数据作为研究对象。
通过与数据提供方合作,我们获得了一份包含订单信息、用户信息和商品信息的数据集。
在数据预处理阶段,我们对数据进行了清洗、去重和缺失值处理。
清洗数据的目的是去除噪声和异常值,以确保数据的准确性。
去重操作是为了避免重复数据对结果的干扰。
而缺失值处理则是填补或删除缺失的数据,以保证数据的完整性。
二、数据探索与可视化数据探索是数据挖掘的重要环节,通过对数据的分析和可视化,我们可以发现数据中的潜在关系和规律。
在本次实验中,我们使用了数据可视化工具来展示数据的分布、相关性和趋势。
首先,我们对销售数据进行了时间序列的可视化。
通过绘制折线图,我们可以观察到销售额随时间的变化趋势,从而判断销售业绩的季节性和趋势性。
其次,我们对用户的购买行为进行了可视化分析。
通过绘制柱状图和饼图,我们可以了解用户的购买偏好和消费习惯。
三、数据挖掘建模在数据挖掘建模阶段,我们选择了关联规则和聚类分析两种常用的数据挖掘技术。
关联规则分析用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。
通过关联规则分析,我们可以了解到哪些商品经常被一起购买,从而为销售策略的制定提供参考。
在本次实验中,我们使用了Apriori算法来挖掘频繁项集和关联规则。
通过设置支持度和置信度的阈值,我们筛选出了一些有意义的关联规则,并对其进行了解释和分析。
聚类分析用于将数据集中的对象划分为不同的组,使得同一组内的对象相似度较高,而不同组之间的相似度较低。
在本次实验中,我们选择了K-means算法进行聚类分析。
通过调整聚类的簇数和距离度量方式,我们得到了一些具有实际意义的聚类结果,并对不同簇的特征进行了解读和解释。
数据挖掘实验报告

数据挖掘实验报告一、实验背景。
数据挖掘是指从大量的数据中发现隐藏的、有价值的信息的过程。
在当今信息爆炸的时代,数据挖掘技术越来越受到重视,被广泛应用于商业、科研、医疗等领域。
本次实验旨在通过数据挖掘技术,对给定的数据集进行分析和挖掘,从中发现有用的信息并进行分析。
二、实验目的。
本次实验的目的是通过数据挖掘技术,对给定的数据集进行分析和挖掘,包括数据的预处理、特征选择、模型建立等步骤,最终得出有用的信息并进行分析。
三、实验内容。
1. 数据预处理。
在本次实验中,首先对给定的数据集进行数据预处理。
数据预处理是数据挖掘过程中非常重要的一步,包括数据清洗、数据变换、数据规约等。
通过数据预处理,可以提高数据的质量,为后续的分析和挖掘奠定基础。
2. 特征选择。
在数据挖掘过程中,特征选择是非常关键的一步。
通过特征选择,可以筛选出对挖掘目标有用的特征,减少数据维度,提高挖掘效率。
本次实验将对数据集进行特征选择,并分析选取的特征对挖掘结果的影响。
3. 模型建立。
在数据挖掘过程中,模型的建立是非常重要的一步。
通过建立合适的模型,可以更好地挖掘数据中的信息。
本次实验将尝试不同的数据挖掘模型,比较它们的效果,并选取最优的模型进行进一步分析。
4. 数据挖掘分析。
最终,本次实验将对挖掘得到的信息进行分析,包括数据的趋势、规律、异常等。
通过数据挖掘分析,可以为实际问题的决策提供有力的支持。
四、实验结果。
经过数据预处理、特征选择、模型建立和数据挖掘分析,我们得到了如下实验结果:1. 数据预处理的结果表明,经过数据清洗和变换后,数据质量得到了显著提高,为后续的分析和挖掘奠定了基础。
2. 特征选择的结果表明,选取的特征对挖掘结果有着重要的影响,不同的特征组合会对挖掘效果产生不同的影响。
3. 模型建立的结果表明,经过比较和分析,我们选取了最优的数据挖掘模型,并对数据集进行了进一步的挖掘。
4. 数据挖掘分析的结果表明,我们发现了数据中的一些有意义的趋势和规律,这些信息对实际问题的决策具有重要的参考价值。
数据挖掘实例实验报告(3篇)

第1篇一、实验背景随着大数据时代的到来,数据挖掘技术逐渐成为各个行业的重要工具。
数据挖掘是指从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程。
本实验旨在通过数据挖掘技术,对某个具体领域的数据进行挖掘,分析数据中的规律和趋势,为相关决策提供支持。
二、实验目标1. 熟悉数据挖掘的基本流程,包括数据预处理、特征选择、模型选择、模型训练和模型评估等步骤。
2. 掌握常用的数据挖掘算法,如决策树、支持向量机、聚类、关联规则等。
3. 应用数据挖掘技术解决实际问题,提高数据分析和处理能力。
4. 实验结束后,提交一份完整的实验报告,包括实验过程、结果分析及总结。
三、实验环境1. 操作系统:Windows 102. 编程语言:Python3. 数据挖掘库:pandas、numpy、scikit-learn、matplotlib四、实验数据本实验选取了某电商平台用户购买行为数据作为实验数据。
数据包括用户ID、商品ID、购买时间、价格、商品类别、用户年龄、性别、职业等。
五、实验步骤1. 数据预处理(1)数据清洗:剔除缺失值、异常值等无效数据。
(2)数据转换:将分类变量转换为数值变量,如年龄、性别等。
(3)数据归一化:将不同特征的范围统一到相同的尺度,便于模型训练。
2. 特征选择(1)相关性分析:计算特征之间的相关系数,剔除冗余特征。
(2)信息增益:根据特征的信息增益选择特征。
3. 模型选择(1)决策树:采用CART决策树算法。
(2)支持向量机:采用线性核函数。
(3)聚类:采用K-Means算法。
(4)关联规则:采用Apriori算法。
4. 模型训练使用训练集对各个模型进行训练。
5. 模型评估使用测试集对各个模型进行评估,比较不同模型的性能。
六、实验结果与分析1. 数据预处理经过数据清洗,剔除缺失值和异常值后,剩余数据量为10000条。
2. 特征选择通过相关性分析和信息增益,选取以下特征:用户ID、商品ID、购买时间、价格、商品类别、用户年龄、性别、职业。
数据挖掘实验报告——实验一

湖南工程学院数据挖掘实验报告
图1
图2
数据的横向合并,将需要的2Excel个数据文件拖入数据编辑流窗口,在节点工具窗口中点击Record Ops选项卡中的Merge节点,并将其连接至Excel节点后面,右键点Edit选项。
点击Merge,将左边框的月份移动到右边框,然后点击Ok,将Table节点添加在Merge节点后,执行数据流,得到结果
图3
图4
4数据的缺失值替补:
将数据CCSS_Sample.sav拖入数据流编辑窗口,在后面添加个Table节点,执行数据,发现a3a_2数据有多个异常值,进行数据异常值的修改,将Table节点换成Data Audit 节点,执行数据流,在Quality中找到a3a_2数据,发现有多个异常值,在Impute Missing 中选取Blank&Null Value,选中这一个变量,点击Generate,Miss,,Values SuperNode,然后选择Selected fields only,回到数据流窗口,将出现的Missing Impute Value节点至于CCSS_Sample.sav节点后,最后添加个Table节点执行数据流,发现异常值消除。
图5。
数据挖掘实验报告一

数据预处理一、实验原理预处理方法基本方法1、数据清洗去掉噪声和无关数据2、数据集成将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致的数据存储中3、数据变换把原始数据转换成为适合数据挖掘的形式4、数据归约主要方法包括: 数据立方体聚集,维归约,数据压缩,数值归约,离散化和概念分层等二、实验目的掌握数据预处理的基本方法。
三、实验内容1、R语言初步认识(掌握R程序运行环境)2、实验数据预处理。
(掌握R语言中数据预处理的使用)对给定的测试用例数据集,进行以下操作。
1)、加载程序,熟悉各按钮的功能。
2)、熟悉各函数的功能,运行程序,并对程序进行分析。
对餐饮销量数据进统计量分析,求销量数据均值、中位数、极差、标准差,变异系数和四分位数间距。
对餐饮企业菜品的盈利贡献度(即菜品盈利帕累托分析),画出帕累托图。
3)数据预处理缺省值的处理:用均值替换、回归查补和多重查补对缺省值进行处理对连续属性离散化:用等频、等宽等方法对数据进行离散化处理四、实验步骤1、R语言运行环境的安装配置和简单使用(1)安装R语言R语言下载安装包,然后进行默认安装,然后安装RStudio 工具(2)R语言控制台的使用1.2.1查看帮助文档1.2.2 安装软件包1.2.3 进行简单的数据操作(3)RStudio 简单使用1.3.1 RStudio 中进行简单的数据处理1.3.2 RStudio 中进行简单的数据处理2、R语言中数据预处理(1)加载程序,熟悉各按钮的功能。
(2)熟悉各函数的功能,运行程序,并对程序进行分析2.2.1 销量中位数、极差、标准差,变异系数和四分位数间距。
, 2.2.2对餐饮企业菜品的盈利贡献度(即菜品盈利帕累托分析),画出帕累托图。
(3)数据预处理缺省值的处理:用均值替换、回归查补和多重查补对缺省值进行处理对连续属性离散化:用等频、等宽等方法对数据进行离散化处理五、实验结果按照实验步骤对餐饮销量数据进统计量分析,求出了销量数据均值、中位数、极差、标准差,变异系数和四分位数间距,并在上述报告中用表格显示出来;得到了餐饮企业菜品的盈利贡献度(即菜品盈利帕累托分析);最后进行数据预处理。
数据挖掘实验报告1-weka

Southwest university of science and technology 数据挖掘实验报告实验一学院名称计算机科学与技术专业名称软件1201学生姓名李亚才学号********指导教师吴珏二〇一五年十一月一、实验要求掌握weka中聚类算法并分析结果二、实验平台Xp weka三、实验内容1、Weka 工具初步认识(掌握weka程序运行环境)2、实验数据预处理。
(掌握weka中数据预处理的使用)对weka自带测试用例数据集weather.nominal.arrf文件,进行一下操作。
1)、加载数据,熟悉各按钮的功能。
2)、熟悉各过滤器的功能,使用过滤器Remove、Add对数据集进行操作。
3)、使用weka.unsupervised.instance.RemoveWithValue过滤器去除humidity属性值为high 的全部实例。
4)、使用离散化技术对数据集glass.arrf中的属性RI和Ba进行离散化(分别用等宽,等频进行离散化)。
四、实验步骤和结果打开weather.nominal.arff文件:进行remove操作:在choose列表中选择weka.unsupervised.instance.RemoveWithValue过滤器:运行结果如下:加载glass文件:对RI,Ba进行离散化,结果如下:五、思考与分析1、使用数据集编辑器打开weather.nominal.arrf文件,实例编号为2的分类属性值是多少?答:实例2类属性有hot,mild,cool三个2、加载weather.nomina.arrf文件后,temperature属性可以有哪些合法值?答:有hot,mild,cool。
数据挖掘实验报告

《数据挖掘》实验报告1
实验序号:1 实验项目名称:数据挖掘入门及C4.5算法
由classifier output中的correctly classified instances项得知该模型的准确度有96%。
本实验分析的是根据花瓣的宽度和长度不同判断出不同种类的鸢尾花。
例如,当宽度小于0.6时,即为iris-setosa,当花瓣宽度小于等于1.7而长度小于等于4.9时,为iris-versicolor.
2、使用RandomTree算法得到的决策树如下
可见,该模型的正确率为92%,且得到的决策树较之J48算法得到的决策树更为复杂,正确率更低,没有达到最优化。
五、分析与讨论
1、C4.5算法的优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。
缺点:在构造树的过程中,需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序,因而导致算法的低效。
此外,C4.5只适合于能够驻留于内存的数据集,当训练集大得无法在内存容纳时程序无法运行。
2、剪枝有以下几点原则:①正确性:因为它能够“剪去”搜索树中的一些“枝条”,
《数据挖掘》实验报告2实验序号:4 实验项目名称:Apriori。
数据挖掘实验报告

数据挖掘实验报告一、实验背景数据挖掘作为一种从大量数据中发现未知、隐藏和有用信息的技术,正日益受到广泛关注。
在本次实验中,我们尝试运用数据挖掘方法对给定的数据集进行分析和挖掘,以期能够从中获取有益的知识和见解。
二、实验目的本次实验的主要目的是利用数据挖掘技术对一个实际数据集进行探索性分析,包括数据预处理、特征选择、模型建立等步骤,最终得出对数据集的分析结果和结论。
三、实验数据集本次实验使用的数据集为XXX数据集,包含了XXX个样本和XXX个特征。
数据集中涵盖了XXX方面的信息,包括但不限于XXX、XXX、XXX等。
四、实验步骤1. 数据预处理在数据挖掘过程中,数据预处理是至关重要的一步。
我们首先对原始数据进行清洗和处理,包括缺失值处理、异常值处理、数据转换等,以确保数据的准确性和可靠性。
2. 特征选择特征选择是指从所有特征中选择最具代表性和价值的特征,以提高模型的效果和准确性。
我们通过相关性分析、主成分分析等方法对特征进行筛选和优化,选取最具信息量的特征用于建模。
3. 模型建立在特征选择完成后,我们利用机器学习算法建立模型,对数据集进行训练和预测。
常用的模型包括决策树、支持向量机、神经网络等,我们根据实际情况选择合适的模型进行建模。
4. 模型评估建立模型后,我们需要对模型进行评估和验证,以确保模型的泛化能力和准确性。
我们采用交叉验证、ROC曲线、混淆矩阵等方法对模型进行评估,得出模型的性能指标和结果。
五、实验结果与分析经过一系列步骤的数据挖掘分析,我们得出了如下结论:XXX。
我们发现XXX,这表明XXX。
同时,我们还对模型的准确性和可靠性进行了评估,结果显示XXX,证明了我们建立的模型具有较好的预测能力和泛化能力。
六、实验总结与展望通过本次数据挖掘实验,我们对数据挖掘技术有了更深入的了解,学习到了一些实用的数据挖掘方法和技巧。
未来,我们将进一步探究数据挖掘领域的新技术和新方法,提高数据挖掘的应用能力和实践水平。
数据挖掘实习报告

数据挖掘实习报告篇一:数据挖掘实习报告通过半年的实习,我在这里得到了一次较全面的、系统的锻炼,也学到了许多书本上所学不到的知识和技能。
以下是我这次的实习鉴定。
经历了实习,对社会也有了基本的实践,让我学到了书本以外的知识,实习期间,我努力尽量做到理论与实践相结合,在实习期间能够遵守工作纪律,不迟到、早退,认真完成领导交办的工作。
在实习鉴定中,我参与了整个数据分析工作,从数据获取到数据清洗、数据报表的制定到模型的建立以及模型监控等等,让我充分学习了数据分析岗位的实际操作。
在实习初期,项目经理安排了我参与数据获取的相关工作,主要是编写SQL代码在linux上用Perl语言调用获取数据。
起初觉得自己对SQL语言了解较多,以为这份工作非常简单。
但实际操作起来才知道,在数据量达到几百兆甚至上GB级别的时候,所学的SQL根本解决不了问题。
经向项目经理学习,这才知道了如何使用分层次操作等速度较快的SQL技巧。
通过这两个月的实习充分认识到所学知识远远不够。
完成数据获取阶段之后,项目经理开始安排数据清洗以及数据报表制定的相关工作。
接到这份工作之初,对数据清洗并没有太多的认识,以为很多都是按照《数据挖掘》教材中步骤进行就可以的。
但经过项目经理指导之后才知道数据清洗之前首先要对项目业务进行一定的了解,只有清晰了业务数据的来源、数据的实际意义才知道哪些数据可以称为极端值,哪些数据又是不正常的,制定报告或者交给模型分析师时需要去除的等等。
同时,在制定数据报表的同时学习了很多excel函数的使用,透视表的使用,PPT报告的书写等等。
在实习的后三个月,开始接触了模型的分析与监控。
在学习《机器学习》以及《数据挖掘》书本时,总会想到各种各样的分类模型,也总会认为模型准确率高的模型才会是好模型。
在运用统计模型之前,项目经理首先向实习生介绍了目前挖掘部门常用的分类模型以及具体的一些使用方法。
其中逻辑回归模型、决策树模型是常用的分类模型,回归分析和时间序列模型是常用的预测模型,这与平日所学基本一致。
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数据挖掘实验报告(一)
数据预处理
姓名:李圣杰
班级:计算机1304
学号:1311610602
一、实验目的
1.学习均值平滑,中值平滑,边界值平滑的基本原理
2.掌握链表的使用方法
3.掌握文件读取的方法
二、实验设备
PC一台,dev-c++5.11
三、实验内容
数据平滑
假定用于分析的数据包含属性age。
数据元组中age的值如下(按递增序):13, 15, 16, 16, 19, 20, 20, 21, 22, 22, 25, 25, 25, 25, 30, 33, 33, 35, 35, 35, 35, 36, 40, 45, 46, 52, 70。
使用你所熟悉的程序设计语言进行编程,实现如下功能(要求程序具有通用性):
(a) 使用按箱平均值平滑法对以上数据进行平滑,箱的深度为3。
(b) 使用按箱中值平滑法对以上数据进行平滑,箱的深度为3。
(c) 使用按箱边界值平滑法对以上数据进行平滑,箱的深度为3。
四、实验原理
使用c语言,对数据文件进行读取,存入带头节点的指针链表中,同时计数,均值求三个数的平均值,中值求中间的一个数的值,边界值将中间的数转换为离边界较近的边界值
五、实验步骤
代码
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#define DEEP 3
#define DATAFILE "data.txt" #define VPT 10
//定义结构体
typedef struct chain{
int num;
struct chain *next;
}* data;
//定义全局变量
data head,p,q;
FILE *fp;
int num,sum,count=0;
int i,j;
int *box;
void mean();
void medain();
void boundary();
int main ()
{
//定义头指针
head=(data)malloc(sizeof(struc t chain));
head->next=NULL;
/*打开文件*/
fp=fopen(DATAFILE,"r");
if(!fp)
exit(0);
p=head;
while(!feof(fp)){
q=(data)malloc(sizeof(struct chain));
q->next=NULL;
fscanf(fp,"%d",&q->num); /*读一个数据*/
p->next=q;
p=q;
count++;
}
/* 关闭文件 */
fclose(fp);
//输出
printf("源数据为:\n");
printf("共%d箱%d个数据\n",count/DEEP,count);
p=head->next;
count=1;
num=1;
while(p!=NULL){
if(count==1)printf("
箱%d:",num);
if(count==DEEP){
printf("%d\n",p->num);
num++;
count=1;
}
else{
printf("%d ",p->num);
count++;
}
p=p->next;
}
mean();
medain();
boundary();
scanf("%d",&i);
return 0;
}
//均值
void mean(){
printf("均值平滑后为:");
box=(int
*)malloc(sizeof(int)*num);
p=head->next;
count=1;
num=0;
sum=0;
while(p!=NULL){
if(count==DEEP){
count=1;
sum=sum+p->num;
box[num]=sum/DEEP;
sum=0;
num++;
}
else{
sum=sum+p->num;
count++;
}
p=p->next;
}
for (i=0;i<num;i++){
printf("\n箱%d:",i+1);
for (j=0;j<DEEP;j++)
printf("%d ",box[i]);
}
p=head->next;
printf("\n离群值为:");
while(p!=NULL){
for(i=0;i<num;i++)
{
for (j=0;j<DEEP;j++)
{
if(abs(p->num-box[i])>(int)VPT )
{
printf("\n箱%d:",i+1);
printf("%d ",p->num);
}
p=p->next;
}
}
}
}
//中值
void medain(){
printf("\n中值平滑后为:");
p=head->next;
count=1;
num=0;
int mid;
while(p!=NULL){
if(count==DEEP){
box[num]=sum;
count=1;
num++;
}
else {
if(count==DEEP/2||count==DEEP/ 2+1)
if(DEEP%2){
if(count==DEEP/2+1)
sum=p->num;
}
else{
if(count==DEEP/2+1)
sum=(p->num+mid)/2;
else
mid=p->num;
}
count++;
}
p=p->next;
}
for (i=0;i<num;i++){
printf("\n箱%d:",i+1);
for (j=0;j<DEEP;j++)
printf("%d ",box[i]);
}
}
//边界值
void boundary(){
printf("\n边界值平滑后为:\n");
p=head->next;
count=1;
box=(int *)malloc(sizeof(int)*num*2);
num=0;
while(p!=NULL){
if(count==DEEP){
box[2*num+1]=p->num;
count=1;
num++;
}
else{
if(count==1) {
box[2*num]=p->num;
}
count++;
}
p=p->next;
}
p=head->next;
count=1;
num=0;
while(p!=NULL){
if(count==1)
printf("箱%d:",num);
if((p->num-box[2*num])>(box[2* num+1]-p->num)){
printf("%d
",box[2*num+1]);
}
else
printf("%d ",box[2*num]);
if(count==DEEP){
printf("\n");
count=0;
num++;
}
count++;
p=p->next;
}
}
实验数据文件:data.txt用空格分开
13 15 16 16 19 20 20 21 22 22 25 25 25 25 30 33 33 35 35 35 35 36 40 45 46 52 70
六、结果截图。